量化私募投资百亿头部量化私募企业 在招岗位:AI算法工程师 /机器学习 22/23/24届,

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在招岗位:AI算法工程师 /机器学习 

22/23/24届,校招/秋招/社招都看

年base60-200万+bonus+cut

965制度

应届需要985本硕博

有3年以上相关ai算法经验可放宽学历

"岗位职责:

base 北京 上海 杭州 深圳 

1. 利用机器学习、深度学习和人工智能的方法在公司研究平台上对大量历史性的数据进行研究、分析和统计,并从中 找到相关的趋势和规律 

2. 针对股票进行研究和挖掘各种市场中性 Alpha 模型/因子,并在此基础上进行一系列测试 

3.应用深度学习,结合传统因子模型框架,对另类数据进行因子挖掘及研究;

4.应用多维度的时序数据及网络结构数据,结合应用场景,进行时间序列预测的研究。

5. 在发掘足够多的模型/因子的基础上,研究因子组合 

岗位要求

1、应用深度学习,结合传统因子模型框架,对另类数据进行因子挖掘及研究;

2、应用多维度的时序数据及网络结构数据,结合应用场景,进行时间序列预测的研究。

3、学历要求本硕博985

4、熟悉神经网络理论,熟练使用 TensorFlow, Keras, PyTorch 等框架; 

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04-13 21:50
门头沟学院 Java
我在公司的项目组里面是最年轻的,才去年24届本科毕业,不到一年工作经验。组里大家干的是同样的项目,同事有3~7年经验的,有海龟研究生,任务也是随机分配的。然而在熟悉了公司基本开发流程之后,大家的进度竟然都差不多,很多时候我做的还比同事更快,还帮那些“年长的”程序员分担了部分的任务。平时我甚至还有时间做两三道leetcode。manager在跟我会议室私聊谈话的时候也在说我基础扎实。这几个月干下来,我发现超过80%以上的工作,其实有扎实的基础就能完成。初级程序员和“经验丰富的程序员”其实差别没有那么大,后者的代码以及bug的解决方案,也很容易被看出不足之处。就比如某个研究生的代码文件输入流没有关闭,被我指出来了,他这个代码居然还在组里展示过。还有他们提出的分页在内存里面做,真的逆天,他们说大家都是那么干的。很多“经验丰富的”程序员有个毛病:极其自信,架子非常大,生怕别人提出他自己的问题。我觉得优质程序员和一般程序员的代码一个最大区别,就是代码会写的很严谨,因为他们对底层有很深的了解,而不仅仅是说代码表面的花里胡哨,这点很容易就看得出来。很多程序员,我觉得他们的经验其实就是堆出来的,很多活干了一百遍,跟新生代程序员干一边一样。有的甚至本身基础就不扎实,还会去找其他人的问题,提出一些让人啼笑皆非的疑问。相比于资历,我觉得快速学习以及保持“新人心态”才是硬道理。刚来的时候做项目,我其实就被manager指出过效率偏低,跟他们几年经验的相比。那是因为很多东西我确实从来没用过不了解,请教经验丰富的程序员才学会的,所以得有个学习的过程,但是后来发现如果基础扎实的话其实也不难学习,很快就上手了。当初觉得他们会议上讨论的“高端”bug,现在觉得也就那么回事,甚至有点无聊。
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创作者周榜

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